网络/通讯

2026年 6月 11日

借助 NVIDIA Quantum InfiniBand 实现一键式多租户安全

NVIDIA Quantum InfiniBand 现可在 Unified Fabric Manager (UFM)…
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2026年 5月 31日

借助 NVIDIA DOCA 芯片级安全，推进代理式 AI 的 AI 基础设施建设

AI 时代正在催生一种新型基础设施：AI 工厂。AI 工厂能将数据转化为智能，赋能规模空前的自主AI 智能体。借助加速计算，
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2026年 5月 12日

如何在 AI 模型服务中消除管道摩擦

从训练好的AI模型到投入生产的路径本应顺畅，但实际情况往往并非如此。许多团队花费数周时间对模型进行微调，
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2026年 5月 11日

隆重推出 NVIDIA Fleet Intelligence，实现实时 GPU 车队可视化和优化

大型 GPU 集群的计算能力带来了前所未有的创新机会，并在创纪录的时间内为客户提供价值。然而，这些进步带来了各种挑战。在规模化方面，
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2026年 5月 7日

借助 Slurm 块调度在 NVIDIA GB200 NVL72 上实现峰值系统和工作负载效率

NVIDIA GB200 NVL72 通过在整个机架范围内扩展 NVIDIA NVLink 一致性，开创了一种全新的 GPU 集群构建方式。
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2026年 5月 7日

借助 NCCL Inspector 和 Prometheus 实现实时性能监控和快速调试

分布式深度学习依赖于 NVIDIA 集合通信库（NCCL） 实现快速可靠的 GPU 间通信。当训练速度变慢时，
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2026年 4月 29日

使用 NVIDIA 企业参考架构为 AI 工厂提供支持

下一波企业生产力浪潮将以AI工厂为基础。随着企业部署能够实现大规模推理、自动化和实时决策的代理式AI系统，
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2026年 4月 14日

NVIDIA NVbandwidth：测量 GPU 互连和显存性能的必备工具

在编写 CUDA 应用程序时，要编写出色的代码，您需要关注的最重要的一点是数据传输性能。这适用于单 GPU 和多 GPU 系统。
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2026年 4月 2日

使用批量模式 VC-6 和 NVIDIA Nsight 加速视觉 AI 工作流

在视觉 AI 系统中，模型吞吐量不断提高。周围的工作流阶段必须与时俱进，包括解码、预处理和 GPU 调度。在上一篇文章中，
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2026年 3月 16日

借助 NVIDIA DSX Air 设计、仿真并扩展 AI 工厂基础设施

构建 AI 工厂的复杂性源于需要高效集成计算、网络、安全与存储系统。为了快速部署 AI 并提高投资回报率，全新 NVIDIA DSX Air…
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2026年 2月 28日

开发者可用 5 款全新数字孪生产品构建 6G 网络

要实现 6G，电信行业必须应对一项根本性挑战：如何设计、训练并验证那些过于复杂而无法在现实世界中进行测试的 AI 原生网络。
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2026年 2月 28日

使用 NVIDIA NeMo 构建电信自主网络推理模型

自主网络正迅速成为电信行业的重点任务之一。根据最新的 NVIDIA 电信行业 AI 现状报告，65% 的运营商表示 AI 正在推动网络自动化，
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2026年 2月 3日

在 JAX 和 XLA 中加速长上下文模型训练

大语言模型（LLM）的上下文窗口正在迅速扩展，近期的模型已支持128K、256K甚至更长的词元序列。然而，
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2026年 2月 2日

使用混合专家并行优化混合专家训练的通信

在 LLM 训练中，超大规模多专家模型 (MoE) 的专家并行 (EP) 通信面临巨大挑战。EP 通信本质上属于多对多模式，
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2026年 1月 7日

借助 NVIDIA BlueField Astra 重新定义 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的安全 AI 基础设施

大规模 AI 创新正在推动对加速计算基础设施的空前需求。训练万亿参数基础模型，采用分解架构支持这些模型，并以高吞吐量处理推理工作负载，
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2026年 1月 6日

NVIDIA BlueField-4 赋能的推理上下文记忆存储平台，引领 AI 迈向新前沿

随着代理式 AI 工作流将上下文窗口扩展到数百万个 token，并将模型规模扩展到数百万亿个参数，AI 原生企业正面临着越来越多的扩展挑战。
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